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　　我总结了自己写作的一个特点：写作的主题离不开文章内容的表达和逻辑是成功的一半，因为只有主题才能令人信服。很多人会把自己的想法写成散文，这就是为什么很多人说不可能写出好文章。2.原创内容不能随便写。很多人都想快点看完，但是没有内容的文章很难得到大家的认可。

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别人的内容，但是如果我们对采集

的内容进行伪原创，稍微修改一下，总会被搜索引擎收录的。这种想法是错误的。虽然我们采集

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文章的时候，一定要注意不要采集

别人的内容。只有这样才能得到搜索引擎的青睐，采集

到的内容也有价值。

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　　解决方案:超级自动化是未来会计的趋势

　　高度自动化是会计的未来

　　Scotch RPA 数字劳动力

　　2022-10-28 10:37 湖北

　　从本质上讲，会计是非常适合智能化和自动化的。会计是典型的数据科学。会计的作用是将经济活动转化为会计语言，将非结构化信息按照会计准则进行转换。但总的来说，自动化会计领域的应用还很少。因为会计也是一个对准确性和宽容度要求非常高的工作，基本上是不能出错的。在此前提下，自动化的实现需要结合机器人任务挖掘。需要先对任务进行挖掘和分解，明确哪些环节适合自动化，也就是超级自动化技术。

　　超自动化：自动化技术3.0时代

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　　自动化的发展可分为三个阶段。第一阶段是传统的RPA机器人，以“模拟人”的方式进行业务操作，处理重复、固定规则、繁琐的流程操作。现在很常见。第二阶段是RPA+AI阶段，扩大了自动化任务的范围，让RPA代替更多人的工作，满足更复杂的业务流程场景，但自动化元素相对较少。第三阶段是非常前沿的技术超级自动化，以RPA为基础，集成AI、iBPMS、LCAP等各类决策、流程和任务自动化工具。

　　Hyperautomation一词是Gartner在《2020年十大战略技术趋势》中提出的一个技术概念。超自动化是会计的未来。未来五年将快速增长，有望达到临界点。一方面，超自动化是许多技术工具的组合，包括 OCR、数据读取和人工智能语音识别。另一方面是发现、分析、设计、自动化、测量、监控等自动化步骤的结合，2021年超自动化的定位会更加细化。作为弹*敏*感*词*付的一部分，超自动化确保了企业服务交付的灵活性。

　　超级自动化是组织卓越数字化运营和运营弹性的关键，所有可以自动化和应该自动化的都将实现自动化。2022 年超自动化的概念更加具体，强调业务驱动，识别、审查和自动化尽可能多的业务和 IT 流程。同时，也明确了其中使用的技术，包括机器人流程自动化（RPA）、低代码平台和流程挖掘工具。

　　超自动化构建内容

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　　根据Gartner的方法论，超自动化的建设内容分为四个层次：任务自动化解决一个人的操作自动化问题，将可以通过工具自动运行的任务和脚本自动化，以提高个人的工作效率。流程自动化解决了部门内或职能内的流程管理问题，可以提高职能内工作任务的流转效率，减少流程债务。跨应用自动化打通孤立的应用系统和部门协同流程，打破各部门壁垒和业务壁垒，协调整合不同职能团队，提高服务灵活性和快速适用性以应对市场变化。

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　　在超级自动化的关键技术方面，一是利用RPA、iBPMS、PM等关键技术打通复杂的业务场景。RPA是超级自动化的技术基础。其他智能创新技术围绕RPA或扩展其边界能力，实现自动化价值最大化，使企业能够像工厂机器人一样在自动化应用中实现规模化应用，创造更高的商业价值。iBPMS（Intelligent Business Process Management Suite）以BPM（业务流程管理）为基础，集成了人工智能、流程自动化、活动监控组件、中间件等相关技术或工具。它是 BPM 软件的集成和智能扩展，可帮助企业规划和自动化其复杂的业务流程。iBPMS的主要能力包括建模、执行、管理、协同、集成、监控、优化等，在基础能力上与RPA形成了良好的互补关系，可以帮助用户更敏捷地管理超自动化相关能力. 流程挖掘（Process Mining，PM）的核心原理是从现代信息系统的事件日志中获取数据和提取知识，以发现、监控和改进实际流程。基于业务数据多维度分析流程，挖掘高价值信息，暴露和降低潜在风险或隐患，智能跟踪监控自动化业务流程，明确优化方向，填补自动化流程断点，持续改进的自动化流程。

　　二是利用LCAP降低技术应用门槛。LCAP，即low-code application platform，是指一种零代码或最小化手工代码量快速设计和生成应用程序的平台。通过可视化开发界面，通过模块化、拖拽、图形、模板等功能，以最少的代码量快速实现业务需求，降低IT成本，提高交付效率。LCAP 改变了开发和应用的方式，可用于自动化任务、端到端流程和复杂的工作流。是超级自动化的常用工具，让超级自动化具备了包容性的自动化能力。

　　三是借助云数智技术拓宽能力边界。人工智能加速手脑协调，实现感知和认知，实现超级自动化。大数据分析提高了超自动化服务的准确性、速度和广度。云计算技术彻底改变了超级自动化的开发、部署和使用。随着用户自动化需求的加深，将不断融合更多智能创新技术。

　　超自动化应用场景：财务会计

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　　通过引入超级自动化技术，实*敏*感*词*融领域的应用还比较初步，主要集中在票据审核、费用报销、财务管理和合同管理等方面。例如，通过票据扫描、真伪验证、信息查验、系统录入等，帮助机构自动完成票据信息的批量采集录入；报销单自动审核，提取*敏*感*词*图片字段信息，自动生成审批意见；采用嵌入式分析各种文本中的指标信息，借助财务标准模板和财务报告校验逻辑完成财务报告的编写；自动实现关键合同字段录入、规范检查、合同比对差异标注、合同归档。

　　就金融行业的应用场景而言，超自动化技术可以从三个方面助力银行业的数字化智能化转型和业务创新：一是打通银行内部系统和流程，解决银行业繁多、复杂的问题。传统银行业遗留系统碎片化，后台流程复*敏*感*词*叉，需要大量人工协调数据和系统的问题。二是减少人员参与各类会计交易。它不仅可以减少人为操作的错误率，提高会计的准确性，还可以提高银行的声誉。三是统一处理银行票据和数据，对非结构化数据进行结构化和统一清理、整理和处理，